在牛客网2021产品求职攻略上看到的一道产品题,其实之前看到过很多次了(一直没总结...
这题群面和单面都有可能涉及到这种题型,会拆解和思考
在这里总结一下思路,参考了牛客的一些解答
【数据分析】某APP在某段时间日活下降20%,请分析原因,说明一下你的分析思路过程。
数据分析题。同理可考察品牌的百度指数/微信指数、电商pm/gmv突然降低等。
通过产品核心数据的变化来紧密追踪产品的状态,通过对业务进行抽丝剥茧的分析进行定位问题点,寻找到解决方案
背景知识
- 首先明确问题是什么
日活就是用户每日的活跃量。 - 问题有多严重
下降20%,对于大体量的公司来说,比如微信10亿日活,抖音4亿,B站0.5亿,20%下降都挺多了,对于靠UGC生存的公司来说更为严重
无论是骤降还是平稳下降,20%的非预期下降都是极为严重的,需要找到精确原因及时止损。
数据分析类问题思路:
第一步:数据分析的基础指标
全局指标分析
全局指标包含一段时间内的搜索量,用户活跃数,点击率,翻页率等。
全局指标用于排查全局性问题,例如:各类节日,重大事件(明星官宣,美国制裁等等),另外可以通过某一类用户行为异常指标精确缩小问题范围
假设数据变化的原因真的是由于节日所引起的,则需要环比以及同比数据(环比:本月与上一月做对比。同比:本月与去年同一月做对比)进行确定。如牛客网,春招和秋招阶段指数会上升,非校招时期的淡季会下降。分渠道分析
统计多个维度不同渠道的指标,渠道可以分为地域、浏览器、操作系统、运营商、引流方式等分类。
用于观察渠道数据是否有异常,可以定位到的问题有浏览器切换了默认搜索引擎,操作系统不兼容,地方运营商劫持,某地域发生了重大事件等等...用户行为数据分析
以上分析之后,可以分析用户的不同时段、不同群体(年龄,职业,性别等等)以及不同需求类型下的数据情况,这一步往往需要人工检查
这一步分析的是是否有特定事件导致用户行为发生异常,比如:中考高考之后学习类APP活跃度下降,开学了学生接触手机的机会减少可能导致数据下降等等
第二步:其他原因
- 用户反馈,舆情监控。从微博、知乎、内部反馈渠道、论坛、朋友圈等等渠道搜集用户对于产品的评价建议,舆情层面发现问题原因。
比如:钉钉评分下降是由于小学生"刷分",用户抵制APP等等
- 其他产品线反馈。其他产品线的数据也可以协助排查问题,当然这个方法需要在公司有其他产品线的情况下。
回答举例:
1 关注数据真实性
确认数据是否是真实的
是否是由于数据计算方法的变更所导致数据变化
2 关注数据呈现的周期性变化,同比环比看数据呈现什么趋势
- 同比数据是否出现了同级别下降,排查是否有节日,重大事件或社会性事件等周期性影响
- 环比数据特征,数据下降是平稳下降还是骤跌,是突发性还是累计性事件。
3 分渠道数据对比
- 是否有个别地区/个别运营商/特定职业人群等出现下跌?
4 数据漏斗,从用户使用流程来观察数据
- 某些需求下是否数据出现了下跌?
- 某些场景下数据是否出现了下跌?
- 在某个环节用户是否大批次发生变化,如电商类问题,“浏览-加入购物车-付款”等看哪个环节有变化了
5 结合舆情反馈以及具体业务进行协助分析
用户的舆情反馈信息中也可能包含着原因。
从具体业务出发,可以深入地针对APP业务进行挖掘。不同的业务,它的数据波动规律会有细微的差别。
排查定位到具体原因之后,根据具体原因考虑止损方案。
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